TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1229 · 10.04

Среди частых ошибок малограмотных людей отдельно меня раздражает «телеграмм». Телеграмммм, блин. А раздражает меня это потому, что для недопущения такой ошибки достаточно иметь чувство языка и какую-то очень поверхностную начитанность. «-грам» с одной «м» это просто транслитерация английского «-gram», и в русском нет особой практики использования такого суффикса. А там, где используется именно перевод, суффикс превращается в «-грамма» с тем же самым значением («писать», «записывать»): кардиограмма, эпиграмма, голограмма. В английском это, соответственно, cardiogram, epigram, hologram. То есть вторая «м» может появиться (в нормальной форме) ТОЛЬКО с «а» после неё и никак иначе. Когда я вижу, как кто-то жалуется, что «Телеграмм заблокирован», я хочу этому человеку заблокировать весь интернет и запереть его в библиотеке. Потому что ещё больше коротких вертикальных видео явно пользы не принесут. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL